Découvrez 49 termes d'intelligence artificielle essentiels pour comprendre Glossaire du Big Data et des données.
L'apprentissage supervisé est une méthode d'intelligence artificielle où un modèle est entraîné à partir de données étiquetées pour prédire des résultats ou classer des informations.
La dataviz, ou visualisation de données, simplifie la compréhension des données et du Big Data grâce à des graphiques et des outils visuels, rendant les informations complexes plus accessibles.
Le filtrage collaboratif utilise les préférences des utilisateurs pour recommander des éléments similaires qu'ils pourraient aimer. Très utilisé sur les plateformes comme Netflix ou Amazon.
L'intelligence artificielle explicable permet de comprendre comment et pourquoi une IA prend certaines décisions, rendant ses processus plus transparents pour les utilisateurs.
Le Machine Learning permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou décisions sans être explicitement programmés.
Le nettoyage des données consiste à identifier et corriger les erreurs ou les incohérences dans un ensemble de données pour garantir sa qualité et sa fiabilité, essentiel pour des analyses précises en Big Data.
OpenAI développe des technologies avancées en IA, transformant le traitement des données et le Big Data en innovations accessibles pour tous.
Le Traitement du Langage Naturel (TLN) est une technologie d'IA permettant aux ordinateurs de comprendre et d'interpréter le langage humain dans les données pour en extraire des informations utiles.
Le transfert de style neural utilise l'intelligence artificielle pour appliquer le style artistique d'une image à une autre, révolutionnant la création artistique numérique.
Les algorithmes génétiques sont des méthodes d'optimisation inspirées de l'évolution naturelle, appliquées en intelligence artificielle pour résoudre des problèmes complexes en explorant d'immenses ensembles de solutions possibles.
L'analyse prédictive utilise des données pour anticiper les tendances futures. Elle s'appuie sur des modèles statistiques et l'IA pour prendre des décisions éclairées.
L'anonymisation des données consiste à modifier les données pour supprimer toutes les informations permettant d'identifier une personne, assurant ainsi la confidentialité tout en préservant l'utilité des données pour l'analyse.
L'apprentissage non supervisé est une technique où l'IA découvre des motifs et des relations dans les données sans étiquettes préalables.
L'apprentissage par renforcement est une méthode d'intelligence artificielle où un agent apprend à prendre des décisions en recevant des récompenses pour ses actions, comme un animal qui apprend par essais et erreurs.
Les autoencodeurs sont des réseaux neuronaux utilisés pour compresser et reconstruire des données, souvent utilisés en réduction de dimension et en nettoyage de données dans le Big Data.
Le biais des données en IA se produit lorsque certaines données influencent plus que d'autres, entraînant des résultats faussés. Cela peut conduire à des décisions injustes ou discriminatoires par les algorithmes.
Big Data désigne l'ensemble des données massives et complexes qui ne peuvent pas être traitées par les outils traditionnels. Elles proviennent de multiples sources et sont exploitées pour des analyses avancées, notamment en IA.
Le clustering est un procédé en intelligence artificielle pour grouper automatiquement des ensembles de données similaires ensemble, facilitant leur analyse et interprétation.
La courbe ROC évalue la performance d'un modèle de classification en visualisant ses vrais positifs contre ses faux positifs. Plus la courbe est proche de la diagonale supérieure gauche, meilleure est la précision du modèle.
Deep Learning est une branche de l'intelligence artificielle utilisant des réseaux de neurones pour analyser de grandes quantités de données et en extraire des patterns complexes, jouant un rôle clé dans les technologies comme la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur.
Un entrepôt de données est un système centralisé qui stocke de grandes quantités de données provenant de diverses sources pour faciliter l'analyse et l'exploitation dans les initiatives de Big Data.
L'extraction de caractéristiques consiste à sélectionner et transformer des informations brutes en données pertinentes pour que les algorithmes d'IA puissent mieux comprendre et traiter les données.
Un flux de données est une séquence continue d'informations générées en temps réel, utilisées pour des analyses rapides et des décisions instantanées dans le contexte du Big Data.
Une forêt d'arbres décisionnels combine plusieurs arbres décisionnels pour améliorer la précision des prédictions. Chaque arbre vote et la majorité détermine la décision finale.
TensorFlow est un framework open-source conçu par Google pour le développement et la gestion de modèles d'IA, surtout utilisé en Big Data pour analyser de vastes ensembles de données.
Google Brain est une équipe de recherche en intelligence artificielle qui se concentre sur le développement de technologies d'apprentissage profond et l'amélioration de capacités des machines à traiter et analyser de vastes ensembles de données.
Gradient Boosting est une technique utilisée en machine learning pour améliorer la précision des modèles prédictifs en combinant plusieurs modèles faibles pour en créer un plus fort.
L'intégrité des données dans l'IA de confiance garantit que les informations utilisées par les systèmes intelligents restent précises, cohérentes et fiables tout au long de leur cycle de vie.
K-means est un algorithme de regroupement qui divise un ensemble de données en groupes distincts basés sur leurs caractéristiques similaires. Utilisé principalement en analyse exploratoire, il est essentiel pour découvrir des schémas cachés dans de gros volumes de données.
Un lac de données stocke de grandes quantités de données brutes, structurées et non structurées, permettant une analyse et exploration flexible.
La matrice de confusion est un outil qui permet de visualiser les performances d'un modèle de classification en comparant les prédictions aux résultats réels.
PEMA est une plateforme facilitant la création et le test d'algorithmes pour analyser et exploiter les énormes volumes de données du Big Data, rendant le développement en IA plus accessible.
Le perceptron multicouche est un modèle d'apprentissage automatique qui imite la façon dont le cerveau humain résout des problèmes en utilisant plusieurs couches de neurones artificiels.
Un pipeline de données est un processus automatisé qui permet de collecter, transformer et analyser des données brutes pour les rendre exploitables, notamment dans le cadre du Big Data et des applications d'intelligence artificielle.
Les processeurs de tenseur (TPU) accélèrent le traitement des algorithmes d'IA et de machine learning, en rendant les tâches de calcul intensif plus rapides et plus efficaces.
PyTorch est une bibliothèque open-source de machine learning utilisée pour le traitement de données, notamment en intelligence artificielle, et particulièrement connue pour sa flexibilité et sa facilité d'utilisation.
La réduction de dimensions simplifie les données en diminuant le nombre de variables tout en conservant les informations essentielles, facilitant ainsi l'analyse et la visualisation des données complexes.
Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN) sont des modèles d'IA qui génèrent de nouvelles données, comme des images ou des textes, en apprenant à partir de grandes quantités de données existantes.
Les réseaux de neurones sont des modèles d'intelligence artificielle inspirés du cerveau humain, capables d'apprendre et traiter de grandes quantités de données, jouant un rôle crucial dans l'analyse des Big Data.
Les réseaux de neurones convolutifs sont des modèles d'intelligence artificielle conçus pour analyser et comprendre des images en se basant sur la structure du cerveau visuel humain.
Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont un type d'algorithme d'intelligence artificielle conçus pour traiter des données séquentielles, comme du texte ou des séries temporelles. Ils sont utilisés dans les applications comme la traduction automatique et la reconnaissance vocale.
Le sous-apprentissage survient lorsqu'un modèle d'IA est trop simple pour capturer les tendances des données, entraînant des performances médiocres sur l'ensemble d'apprentissage et de test.
Le surapprentissage se produit lorsque un modèle d'intelligence artificielle apprend trop bien les particularités des données d'entraînement, au détriment de sa capacité à généraliser à de nouvelles données.
Une machine à vecteurs de support (SVM) est un algorithme d'apprentissage supervisé utilisé pour la classification et la régression. Il fonctionne en trouvant l'hyperplan qui sépare les données en classes distinctes.
Les systèmes de recommandation sont des outils de l'IA utilisant les données pour suggérer des produits, des films ou des articles personnalisés aux utilisateurs basés sur leur historique et leurs préférences.
La validation croisée est une méthode utilisée pour évaluer la performance d'un modèle d'apprentissage automatique en le testant sur différentes sous-parties d'un ensemble de données.
La vision par ordinateur analyse les images et vidéos pour extraire des informations utiles, transformant les pixels en compréhension numérique interprétée par les machines.
Word embeddings are a technique used in AI to represent words as vectors, making it easier for machines to understand and process human language.
XGBoost is a powerful machine learning algorithm used for classification and regression tasks, known for its speed and performance on large datasets.